AI Geliştirme Yaşam Döngüsü: 2023'te Tam Arıza

Yapay zeka (AI), son yıllarda oyunun kurallarını değiştiren bir teknoloji olarak ortaya çıktı ve işletmelere yeni içgörüleri ortaya çıkarma, operasyonları kolaylaştırma ve üstün müşteri deneyimleri sunma potansiyeli sunuyor. önde gelen işletmelerin %91.5'i sürekli olarak yapay zekaya yatırım yaptı. Yapay zeka, modern iş sorunlarına güçlü bir çözüm olarak büyümeye devam ettiğinden, yapay zeka geliştirme yaşam döngüsü giderek daha karmaşık hale geliyor. Bugün, AI geliştiricileri aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır: veri kalitesiAI yaşam döngüsü boyunca ele alınması gereken miktar, doğru mimariyi seçme vb.

Dolayısıyla, yapay zekanın faydalarını hayata geçirmek, problem tanımından model dağıtımına ve ötesine kadar tüm yaşam döngüsünü kapsayan, yapılandırılmış ve titiz bir yapay zeka geliştirme yaklaşımı gerektirir. Başarılı bir yapay zeka geliştirme yaşam döngüsünün farklı aşamalarını inceleyelim ve yapay zeka geliştiricilerinin karşılaştığı çeşitli zorlukları tartışalım.

Başarılı Bir Yapay Zeka Geliştirme Yaşam Döngüsü Oluşturmanın 9 Aşaması

Bir yapay zeka projesi geliştirmek ve dağıtmak, en iyi sonuçlar için adımların yeniden gözden geçirilmesini gerektiren yinelemeli bir süreçtir. İşte başarılı bir yapay zeka geliştirme yaşam döngüsü oluşturmanın dokuz aşaması.

1. İş Amaçlı Kullanım Örneği

Yapay zeka geliştirme yaşam döngüsünün ilk adımı, yapay zekanın çözebileceği iş hedefini veya sorunu belirlemektir. bir AI stratejisi geliştirmek. Sorunu ve yapay zekanın nasıl yardımcı olabileceğini net bir şekilde anlamak çok önemlidir. Aynı derecede önemli olan, doğru yetenek ve becerilere erişimin olması, etkili bir yapay zeka modeli geliştirmek için çok önemlidir.

2. Veri Toplama ve Keşif

Bir iş hedefi belirledikten sonra yapay zeka yaşam döngüsündeki bir sonraki adım ilgili verileri toplamaktır. Başarılı yapay zeka modelleri oluşturmada doğru verilere erişim kritik öneme sahiptir. Günümüzde veri toplama için kitle kaynak kullanımı, kazıma ve sentetik verilerin kullanımı gibi çeşitli teknikler mevcuttur.

Sentetik veriler, gerçek dünya verilerinin az olduğu eğitim modelleri, eğitim verilerindeki boşlukları doldurma ve model geliştirmeyi hızlandırma gibi farklı senaryolarda yardımcı olan yapay olarak oluşturulmuş bilgilerdir.

Veriler toplandıktan sonra, bir sonraki adım keşifsel veri analizi ve görselleştirmeler yapmaktır. Bu teknikler, verilerde hangi bilgilerin mevcut olduğunu ve verileri model eğitimi için hazırlamak için hangi süreçlerin gerekli olduğunu anlamaya yardımcı olur.

3. Veri Ön İşleme

Veri toplama ve araştırma tamamlandıktan sonra veriler, ham verilerin hazırlanmasına ve model oluşturmaya uygun hale getirilmesine yardımcı olan bir sonraki aşama olan veri ön işlemeye geçer. Bu aşama, veri temizleme, normalleştirme ve büyüme.

• Veri temizleme – verilerdeki hataların veya tutarsızlıkların belirlenmesini ve düzeltilmesini içerir.

• Veri Normalleştirme – verilerin ortak bir ölçeğe dönüştürülmesini içerir.

• Veri Büyütme – mevcut verilere çeşitli dönüşümler uygulayarak yeni veri örnekleri oluşturmayı içerir.

4. Özellik Mühendisliği

Özellik mühendisliği, modelin performansını artırmak için mevcut verilerden yeni değişkenler oluşturmayı içerir. Bu süreç, veri dönüşümlerini basitleştirmeyi ve doğruluğu artırmayı, hem denetlenen hem de denetlenmeyen öğrenme için özellikler üretmeyi amaçlar.

Eksik değerlerin, aykırı değerlerin ele alınması ve kodlama, normalleştirme ve standardizasyon yoluyla veri dönüştürme gibi çeşitli teknikleri içerir.

Özellik mühendisliği, model için en uygun özellikleri oluşturmaya yardımcı olduğundan ve verileri makine tarafından kolayca anlaşılır hale getirdiğinden, AI geliştirme yaşam döngüsünde kritik öneme sahiptir.

5. Model Eğitimi

Eğitim verileri hazırlandıktan sonra yapay zeka modeli yinelemeli olarak eğitilir. Bu işlem sırasında farklı makine öğrenimi algoritmaları ve veri kümeleri test edilebilir ve doğru tahmin performansı için en uygun model seçilip ince ayar yapılabilir.

Mümkün olan en iyi sonuçları elde etmek için ayarlanan öğrenme hızı, toplu iş boyutu, gizli katman sayısı, aktivasyon işlevi ve düzenlileştirme gibi çeşitli parametrelere ve hiperparametrelere dayalı olarak eğitilen modelin performansını değerlendirebilirsiniz.

Ayrıca, işletmelerin yararlanabileceği öğrenme aktarımı farklı bir sorunu çözmek için önceden eğitilmiş bir model kullanmayı içerir. Bu, bir modeli sıfırdan eğitme ihtiyacını ortadan kaldırarak önemli ölçüde zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilir.

6. Model Değerlendirmesi

Yapay zeka modeli geliştirilip eğitildikten sonra, model değerlendirmesi, yapay zeka geliştirme yaşam döngüsündeki bir sonraki adımdır. Bu, etkinliğini belirlemek için doğruluk, F1 puanı, logaritmik kayıp, kesinlik ve hatırlama gibi uygun değerlendirme ölçütlerini kullanarak model performansını değerlendirmeyi içerir.

7. Model Dağıtımı

Bir makine öğrenimi modeli dağıtmak, iş kararları için yararlı çıktılar üretmek üzere onu bir üretim ortamına entegre etmeyi içerir. Farklı dağıtım türleri arasında toplu çıkarım, şirket içi, bulut tabanlı ve uç dağıtım yer alır.

• Toplu Çıkarım – bir dizi veri seti üzerinde tekrar tekrar tahminler üretme süreci.

• Şirket İçi Dağıtım  – modellerin bir kuruluşun sahip olduğu ve bakımının yapıldığı yerel donanım altyapısı üzerinde konuşlandırılmasını içerir.

• Bulut Dağıtımı – üçüncü taraf bulut hizmeti sağlayıcıları tarafından sağlanan uzak sunuculara ve bilgi işlem altyapısına modellerin dağıtılmasını içerir.

• Kenar Dağıtımı – akıllı telefonlar, sensörler veya IoT cihazları gibi yerel veya "uç" cihazlarda makine öğrenimi modellerinin dağıtılmasını ve çalıştırılmasını içerir.

8. Model İzleme

AI modeli performansı, veri tutarsızlıkları, eğrilikler ve kaymalar nedeniyle zaman içinde düşebilir. Model izleme, bunun ne zaman olacağını belirlemek için çok önemlidir. MLOps (Makine Öğrenimi İşlemleri) gibi proaktif önlemler, makine öğrenimi modellerinin üretime ve bakıma dağıtımını optimize eder ve kolaylaştırır.

9. Model Bakımı

Dağıtılan modellerin model bakımı, sürekli güvenilirlik ve hassasiyet sağlamak için kritik öneme sahiptir. Model bakımına yönelik bir yaklaşım, bir model yeniden eğitim işlem hattı oluşturmaktır. Böyle bir ardışık düzen, ilgili ve verimli kalmasını sağlamak için güncellenmiş verileri kullanarak modeli otomatik olarak yeniden eğitebilir.

Model bakımına yönelik diğer bir yaklaşım ise takviye öğrenme, kararları hakkında geri bildirim sağlayarak performansını iyileştirmek için modelin eğitilmesini içerir.

Kuruluşlar, model bakım tekniklerini uygulayarak, dağıtılan modellerinin etkili kalmasını sağlayabilir. Sonuç olarak modeller, değişen veri eğilimleri ve koşullarıyla uyumlu doğru tahminler sağlar.

Geliştiriciler Yapay Zeka Geliştirme Yaşam Döngüsü Sırasında Hangi Zorluklarla Karşılaşabilir?

Image L_Nuge itibaren Adobe Stock

Yapay zeka modellerinin artan karmaşıklığıyla, yapay zeka geliştiricileri ve veri bilimcileri, yapay zeka geliştirme yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarında farklı zorluklarla mücadele edebilir. Bazıları aşağıda verilmiştir.

• Öğrenme eğrisi: Yeni AI tekniklerini öğrenmeye ve bunları etkili bir şekilde entegre etmeye yönelik sürekli talep, geliştiricilerin yenilikçi uygulamalar yaratma konusundaki temel güçlerine odaklanmalarını engelleyebilir.

• Geleceğe yönelik donanım eksikliği: Bu, geliştiricilerin mevcut ve gelecekteki iş gereksinimleriyle uyumlu yenilikçi uygulamalar oluşturmasını engelleyebilir.

• Karmaşık yazılım araçlarının kullanımı: Geliştiriciler, karmaşık ve alışılmadık araçlarla uğraşırken zorluklarla karşılaşıyor ve bu da geliştirme süreçlerinin yavaşlamasına ve pazara sunma süresinin artmasına neden oluyor.

• Büyük hacimli verileri yönetme: Yapay zeka geliştiricilerinin bu büyük miktardaki veriyi işlemek ve depolama ile güvenliği yönetmek için gereken bilgi işlem gücünü elde etmesi zordur.

En son teknoloji trendleri ve yapay zekadaki gelişmeler hakkında güncel kalın. Unite.ai.